Expressed sequence tag analysis in tef (<i>Eragrostis tef</i>(Zucc) Trotter)
Notice bibliographique
Résumé
Tef (Eragrostis tef (Zucc.) Trotter) is the most important cereal crop in Ethiopia; however, there is very little DNA sequence information available for this species. Expressed sequence tags (ESTs) were generated from 4 cDNA libraries: seedling leaf, seedling root, and inflorescence of E. tef and seedling leaf of Eragrostis pilosa, a wild relative of E. tef. Clustering of 3603 sequences produced 530 clusters and 1890 singletons, resulting in 2420 tef unigenes. Approximately 3/4 of tef unigenes matched protein or nucleotide sequences in public databases. Annotation of unigenes associated 68% of the putative tef genes with gene ontology categories. Identification of the translated unigenes for conserved protein domains revealed 389 protein family domains (Pfam), the most frequent of which was protein kinase. A total of 170 ESTs containing simple sequence repeats (EST-SSRs) were identified and 80 EST-SSR markers were developed. In addition, 19 single-nucleotide polymorphism (SNP) and (or) insertion-deletion (indel) and 34 intron fragment length polymorphism (IFLP) markers were developed. The EST database and molecular markers generated in this study will be valuable resources for further tef genetic research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».